ФСБ предложила способ выявления шпионов и шпионских инструментов

ФСБ предложила способ выявления шпионов и шпионских инструментов

ФСБ предложила способ выявления шпионов и шпионских инструментов

Сотрудники ФСБ придумали новый метод, который бы помог отличить шпионскую технику, предназначенную для скрытого получения информации, от обычной, предназначенной для бытового использования. Формулировка для шпионских средств придумана следующая: «устройства и программное обеспечение, которым намеренно приданы качества и свойства для обеспечения функции скрытого получения информации либо доступа к ней (без ведома ее обладателя)».

Об этом гласит соответствующая пояснительная записка к законопроекту, опубликованному ФСБ во вторник на сайте проектов нормативных актов.

Спецслужба хочет дополнить ст. 138.1 Уголовного кодекса таким образом, что для использования средств, попадающих под категорию шпионских, необходимо было наличие лицензии ФСБ.

Проблема в настоящее время заключается в том, что точного определения термина «специальные технические средства» в законодательстве нет. Это вылилось в разные курьезные ситуации, в одной из которых правоохранители возбудили уголовное дело против курганского фермера за покупку GPS-трекера для контроля за теленком.

Такой расклад удивил самого президента, который отметил, что «даже не знал, что есть такая статья».

Следовательно, новое предложение ФСБ поможет отличить таких вот невинных фермеров от лиц, которые действительно незаконно занимаются шпионажем.

На данном этапе есть еще несколько неточностей, с которыми предстоит разобраться. Например, попадут ли под понятие «шпионского программного обеспечения» средства для родительского контроля.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru